هناك حجة مستمرة مع وضد استخدام مجموعة بيانات جاهزة لتطوير حلول ذكاء اصطناعي عالية الجودة للشركات. ولكن يمكن أن تكون مجموعات البيانات التدريبية الجاهزة حلاً مثاليًا للمؤسسات التي ليس لديها فريق داخلي متخصص من علماء البيانات والمهندسين والمعلقين تحت تصرفهم.
حتى إذا كان لدى المؤسسات فرق لعمليات نشر تعلم الآلة على نطاق واسع ، فإنها تواجه أحيانًا مشكلة في جمع البيانات عالية الجودة المطلوبة للنموذج.
علاوة على ذلك ، فإن سرعة التطوير والنشر ضرورية لاكتساب ميزة تنافسية في السوق ، مما يجبر العديد من الشركات على الاعتماد على مجموعات البيانات الجاهزة. دعنا نحدد خارج ال-بيانات الرف، وفهم فوائدها واعتباراتها قبل اتخاذ قرار بالبحث عنها.
ما هي مجموعات البيانات الجاهزة؟
تعد مجموعة بيانات التدريب الجاهزة خيارًا قابلاً للتطبيق للشركات التي تتطلع إلى تطوير حلول الذكاء الاصطناعي ونشرها بسرعة عندما لا يكون لديها الوقت أو الموارد اللازمة لإنشاء بيانات مخصصة.
بيانات التدريب الجاهزة ، كما يوحي الاسم ، هي مجموعة بيانات تم بالفعل جمعها وتنظيفها وتصنيفها وجاهزة للاستخدام. على الرغم من أنه لا يمكن تقويض قيمة البيانات المخصصة ، فإن البديل الأفضل التالي سيكون ملف مجموعة بيانات جاهزة.
لماذا ومتى يجب أن تفكر في مجموعات البيانات الجاهزة؟
لنبدأ بالإجابة على الجزء الأول من العبارة — the 'لماذا.'
ربما تكون أكبر ميزة لاستخدام مجموعة بيانات تدريبية جاهزة هي سرعة. كعمل تجاري ، لم تعد بحاجة إلى إنفاق الكثير من الوقت والمال والموارد في تطوير البيانات المخصصة من البداية. تستغرق خطوات جمع البيانات الأولية وفحصها الكثير من وقت المشروع. كلما طال انتظارك لنشر أحد الحلول في السوق ، قلت فرصته في جعله كبيرًا بسبب الطبيعة التنافسية للأعمال.
ميزة أخرى هي نقطة السعر—تتميز مجموعات البيانات المعدة مسبقًا بأنها فعالة من حيث التكلفة وجاهزة. فكر في الأمر لثانية: سيجمع مشروع بناء حل ذكاء اصطناعي كميات هائلة من البيانات الداخلية والخارجية. ومع ذلك ، لا يتم استخدام جميع البيانات التي تم جمعها لتطوير التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك ، لن تدفع الشركة فقط مقابل جمع البيانات ولكن أيضًا للتقييم والتنظيف وإعادة العمل. مع مجموعات البيانات الجاهزة ، من ناحية أخرى ، ما عليك سوى الدفع مقابل البيانات المستخدمة.
نظرًا لوجود إرشادات لخصوصية البيانات ، فإن البيانات الجاهزة هي بشكل عام ملف مجموعة بيانات أكثر أمانًا وأمانًا. ومع ذلك ، مع البيانات الفورية ، ستكون هناك دائمًا مخاطر ، مثل التحكم الأقل في مصدر البيانات والافتقار إلى حقوق الملكية الفكرية على البيانات.
الآن دعنا نتناول الجزء التالي من البيان: "متي" لاستخدام ملف بيانات?
التعرف التلقائي على الكلام
يتم استخدام ASR ، أو التعرف التلقائي على الكلام ، لتطوير تطبيقات مختلفة مثل المساعدين الصوتيين ، والتعليق على الفيديو ، والمزيد. ومع ذلك ، فإن تطوير تطبيق قائم على ASR يتطلب كميات هائلة من البيانات المشروحة والحوسبة. عند إضافة التنوع اللغوي إلى المزيج ، يصبح الحصول على مجموعة البيانات المطلوبة لتدريب نماذج ML أمرًا صعبًا.
الترجمة الآلية
تمهد الترجمة الآلية الدقيقة الطريق لتحسين تجارب العملاء وتتطلب مجموعات بيانات عالية الجودة للتدريب. أنت بحاجة إلى كميات كبيرة من بيانات اللغة المشروحة بدقة لتطوير تطبيق ترجمة آلية موثوق وموثوق.
النص إلى كلام
تُستخدم التكنولوجيا المساعدة لتحويل النص إلى كلام للأنظمة داخل السيارة والمساعدات الافتراضية والهواتف المحمولة. يمكن تطوير التطبيق المستند إلى TTS عندما يتم تدريب خوارزمية ML على بيانات مشروحة عالية الجودة.
فوائد مجموعات البيانات التدريبية الجاهزة لمشاريع تعلم الآلة
يساعد في تدريب واختبار أسرع وأكثر دقة
الاختبار والتقييم هما مفتاح تطوير حلول ML عالية الأداء. للتأكد من أن النموذج يقدم تنبؤات موثوقة ، يجب اختباره على بيانات جديدة وفريدة من نوعها. لن يوفر تقييم النموذج على نفس البيانات المستخدمة للاختبار نتائج دقيقة في سيناريوهات العالم الحقيقي.
ومع ذلك ، يتطلب الأمر الكثير من الوقت والجهد لجمع البيانات وتنظيفها والتعليق عليها والتحقق من صحتها بطريقة لا تؤثر على الأطر الزمنية للتطوير والنشر. في مثل هذه الحالات ، من المفيد استخدام مجموعات البيانات الجاهزة لأنها متاحة بسهولة واقتصادية ومفيدة.
يبدأ مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك
في بعض الأحيان ، لا يمكن لمشاريع الذكاء الاصطناعي أن تنطلق لمجرد أنها لا تملك الموارد اللازمة لجمع البيانات من البداية. علاوة على ذلك ، في بعض الحالات ، لا يلزم حل جديد تمامًا. في مثل هذه الحالات ، من المنطقي استخدام ملف مجموعة بيانات مجمعة مسبقًا لاختبار ذلك الجزء فقط من النموذج الذي سيتم نشره.
يسمح بالتطوير والتحسين السريع
مبادرات الذكاء الاصطناعي للشركات ليست حلاً لمرة واحدة ؛ بدلاً من ذلك ، فهي عملية تكرارية تستخدم بيانات العملاء لتحسين النماذج الحالية وتحسينها. يمكن للشركات استكمال البيانات الحالية ببيانات جديدة لاختبار العديد من حالات الاستخدام ، ووضع استراتيجيات مخصصة ، وتحسين تجربة العميل.
مخاطر استخدام مجموعات بيانات التدريب الجاهزة لمشاريع ML الخاصة بك
باستخدام بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي قد يأتي مع العديد من المزايا ، لكنه لا يخلو من نصيبه من المخاطر.
باستخدام مجموعات بيانات التدريب الجاهزة ، فإنك تخاطر بضعف التحكم في المعلومات والعملية والحلول. نظرًا لأن البيانات الموجودة في مجموعات البيانات سابقة الإنشاء قد تكون عامة ، فإن خيارات التخصيص محدودة للغاية أيضًا ، لا سيما عند اختبار الحالات المتطورة. يجب على الشركات استكمال المعلومات الحالية ببيانات مسبقة الصنع لضمان توافق البيانات مع احتياجات عملك.
حقا للحصول على أفضل النتائج عينة من مجموعات البيانات وتخفيف عيوب استخدام مجموعات البيانات المعدة مسبقًا ، يجب عليك اختيار شريك بيانات ذي خبرة وموثوق. عن طريق اختيار شريك البيانات مع جمع البيانات و شرح البيانات إمكانيات ، يمكنك تخصيص تطبيقاتك وتقليص وقت الوصول إلى السوق بشكل كبير مع الحفاظ على الأداء العالي.
يتمتع Shaip بسنوات من الخبرة في توفير مجموعات بيانات عالية الجودة للشركات التي تستخدم أحدث التقنيات وفريق من ذوي الخبرة. نحن نساعدك على بدء تشغيل منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك وتشغيلها من خلال مجموعات البيانات الديناميكية والموضحة جيدًا.
